빅데이터를 활용한 가뭄특성 분석

• 영문명: A study on Drought Characteristics by Big Data
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 박무종 이희섭 송영석 임채헌 Park, Moojong Lee, Hee Sup Song, Youngseok Lim, Chaeheon
• 간행물 정보: 『3. 한국방재학회 학술대회논문집』2014년, 449~449쪽, 전체 1쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2014.02.19

국문 초록

최근 인터넷, 스마트기기의 발달과 소셜 미디어의 등장으로 데이터가 기하급수적으로 증가하는 빅데이터 시대가 도래하였다. 빅데이터는 IT 기기 및 사회발전과도 상호 연관적이다. 기존에 예측, 분석이 불가능하였던 데이터들을 여러 분석방법을 통하여 의미있는 데이터를 획득하기 위하여 여러 분야에서 연구되어지고 있다. 가뭄의 경우 발생범위와 심도를 예측하기 힘든 자연재해 중 하나이다. 본 연구에서는 가뭄심도를 파악하기 위하여 빅데이터 분석기법 중 데이터 마이닝(Data Mining)과 구글 트랜드(Google Trend)를 적용하였다. 이때, 구글 트랜드는 가뭄과 관련된 키워드(가뭄, Drought)를 분석하였고, 데이터 마이닝은 국내 3개 언론매체(경향신문, 매일신문, 연합뉴스)의 자료를 토대로 하였다. 빅데이터를 이용한 가뭄해석의 적정성을 평가하기 위하여 전국 6개 광역시, 2개 특별자치지구의 최근 4년간의 강수량을 바탕으로 표준강수지수(SPI)를 산정하고 구글 트랜드 결과와 비교분석 하였다. 본 연구를 통해 향후 가뭄에서의 빅데이터 활용 가능성을 확인하였고 관련 연구 및 방재정책수립의 기초자료로서 사용되길 기대한다.

키워드

빅데이터 데이터마이닝 가뭄 가뭄심도 표준강수지수